Use of fuzzy knowledge base of mamdanizadeh for spatial interpolation of population density

Authors

  • Володимир Михайлович Дубовой Vinnytsia national technical university 95 Khmelnytske shose, Vinnytsia, Ukraine, 21021, Ukraine
  • Олександр Сергійович Сольський Uman National University of Horticulture 1 Institutska st., Uman, Cherkassy region, Ukraine 20305, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.19175

Keywords:

spatial interpolation, plant protection, Mamdani, Zadeh, geoinformational technology, fuzzy knowledge base

Abstract

For early detection of pests (plant diseases) in the fields of agricultural enterprise and taking the appropriate measures on plant protection, it is necessary to conduct constant phytosanitary monitoring, which requires specific knowledge and resources, which may be inaccessible.

The propagation of pests is influenced by many factors, most of which are not formalized, or mathematical description is very difficult, information about these factors may be fuzzy or incomplete. In such conditions, the results of interpolation are also fuzzy in nature.

This paper proposes the solution to the problem of spatial interpolation of the number of pests using the fuzzy-set theory and fuzzy logic.

The proposed geoinformational model is based on the fuzzy knowledge base of Mamdani-Zadeh. The developed model is one of the main IT models in plant protection

 

Author Biographies

Володимир Михайлович Дубовой, Vinnytsia national technical university 95 Khmelnytske shose, Vinnytsia, Ukraine, 21021

Professor

Department of Computer Control Systems

Олександр Сергійович Сольський, Uman National University of Horticulture 1 Institutska st., Uman, Cherkassy region, Ukraine 20305

Assistant

Department of Economic Cybernetics and Information Systems

References

  1. Дубовой В. М. Структура та задачі інформаційної технології у проблемі захисту рослин /В. М. Дубовой, О. С. Сольський // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2011. – № 2. – С. 115 – 119.
  2. Лісовий М. П. Довідник із захисту рослин / М.П.Лісовий, Л. І. Бублик, Г. І. Васечко, В. П. Васильєв. – К. : Урожай, 1999. – 744 с.
  3. WebGIS Design & Implementation for Pest Life - cycle & Control Simulation Management: The Case of Olive - fruit Fly /[ Ioannis Karydis, Panagiotis Gratsanis, Christos Semertzidis, Markos Avlonitis] – [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.ionio.gr/~karydis/my_papers/KarydisGSA2013%20-%20WebGIS%20Design%20&%20Implementation%20for%20Pest%20Life-cycle.pdf
  4. NEWA. Network for Environment and Weather Applications [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://snyderfarm.rutgers.edu/weather-pest-forecasting.html
  5. Учет численности популяций с помощью проб [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.vitadez.ru/katalog/populyatsiya-nasekomich.
  6. Matheron G. Principles of geostatistics / G. Matheron// Economic Geology, 58, 1963.
  7. Jin Li. A review of spatial interpolation methods for environmental scientists / Jin Li, Andrew D. Heap // Geoscience Australia, GPO Box 378, Canberra, ACT 2601, Australia. – 2008. – 154 pp.
  8. Світличний О. О. Основи геоінформатики: Навчальний посібник / О. О. Світличний, С. В. Плотницький . — Суми: ВТД «Університетська книга», 2006. — 295 с.
  9. Штовба С.Д."Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику" [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/
  10. Ротштейн А.П. Идентификация нелинейных зависимостей нечеткими базами знаний / А.П. Ротштейн, Д.И. Кательников // Кибернетика и системный анализ. – 1998. – №5. – С.53 – 61
  11. Dubovoi, V.M., & Solskyi O.S. (2011). Struktura ta zadachi informatsiinoi tekhnolohii u problemi zakhystu roslyn. Visnyk VNTU, 2, 115-119.
  12. Lisovyi, M.P., Bublyk, L.I., Vasechko, H.I., & Vasyliev, V.P. (1999). Dovidnyk iz zakhystu roslyn.
  13. Karydis, I., Gratsanis, P., Semertzidis, C., & Avlonitis, M. (2013). WebGIS Design & Implementation for Pest Life - cycle & Control Simulation Management: The Case of Olive - fruit Fly. Retrieved from: http://www.ionio.gr/~karydis/my_papers/KarydisGSA2013%20-%20WebGIS%20Design%20&%20Implementation%20for%20Pest%20Life-cycle.pdf
  14. NEWA. Network for Environment and Weather Applications. Retrieved from: http://snyderfarm.rutgers.edu/weather-pest-forecasting.html.
  15. Uchet chyslennosty populiatsyi s pomoshchiu prob. Retrieved from: http://.vitadez.ru/katalog/populyatsiya-nasekomich.
  16. Matheron G. (1963). Principles of geostatistics. Economic Geology.
  17. Jin Li, & Andrew D. Heap. (2008). A review of spatial interpolation methods for environmental scientists. Geoscience Australia, Canberra.
  18. Svitlychnyi, O.O., & Plotnytskyi, S.V. (2006). Osnovy heoinformatyky: navchalnyi posibnyk. Sumy: VTD “Universytetska knyha”.
  19. Shtovba S.D. Vvedenye v teoryiu nechetkykh mnozhestv y nechetkuiu lohyku. Retrieved from: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1.
  20. Rotshtein, A.P., & Katelnykov D.Y. (1998). Ydentyfykatsyia nelyneinikh zavysymostei nechetkymy bazamy znanyi. Kybernetyka y systemnii analyz – Кибернетика и системный анализ, 5, 53-61.

Published

2013-12-18

How to Cite

Дубовой, В. М., & Сольський, О. С. (2013). Use of fuzzy knowledge base of mamdanizadeh for spatial interpolation of population density. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(3(66), 26–29. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.19175

Issue

Section

Control processes